| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 无源毫米波成像技术与超分辨处理发展动态 | 第12-19页 |
| 1.2.1 毫米波成像系统的发展与应用 | 第12-17页 |
| 1.2.2 无源毫米波超分辨处理发展与应用 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文主要章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 无源毫米波成像与超分辨处理基础理论 | 第21-30页 |
| 2.1 无源毫米波成像基本知识 | 第21-25页 |
| 2.1.1 毫米波大气辐射窗 | 第21页 |
| 2.1.2 毫米波黑体辐射理论 | 第21-23页 |
| 2.1.3 无源毫米波辐射测量理论 | 第23-25页 |
| 2.2 无源毫米波图像序列超分辨重建基础 | 第25-28页 |
| 2.2.1 图像超分辨理论基础 | 第25-26页 |
| 2.2.2 无源毫米波系统成像数学模型 | 第26-27页 |
| 2.2.3 无源毫米波图像序列超分辨分析模型 | 第27-28页 |
| 2.3 超分辨算法性能评价方法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像序列超分辨重建预处理算法研究 | 第30-52页 |
| 3.1 预处理方法模型 | 第30页 |
| 3.2 无源毫米图像运动模糊判决与复原算法 | 第30-43页 |
| 3.2.1 运动模糊图像判决算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 运动模糊点扩展函数 | 第33-34页 |
| 3.2.3 运动模糊参数估计算法 | 第34-37页 |
| 3.2.4 运动模糊参数畸变校正 | 第37-40页 |
| 3.2.5 无源毫米波图像运动模糊复原 | 第40-43页 |
| 3.3 亚像素精度的无源毫米波图像配准算法 | 第43-51页 |
| 3.3.1 图像特征提取 | 第44-46页 |
| 3.3.1.1 角点特征检测 | 第44-45页 |
| 3.3.1.2 归一化互相关特征匹配 | 第45-46页 |
| 3.3.2 图像特征配准 | 第46-49页 |
| 3.3.2.1 基于最小二乘的整像素配准 | 第46页 |
| 3.3.2.2 基于扩展相位相关的亚像素配准 | 第46-48页 |
| 3.3.2.3 基于空间聚类的配准校正 | 第48-49页 |
| 3.3.3 算法仿真及性能分析 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于MAP的图像序列超分辨算法研究 | 第52-71页 |
| 4.1 图像序列超分辨分析模型 | 第52-53页 |
| 4.2 基于自适应正则MAP的图像序列超分辨算法 | 第53-59页 |
| 4.2.1 基于MAP的图像序列超分辨算法 | 第53-55页 |
| 4.2.2 MAP自适应正则项改进 | 第55-57页 |
| 4.2.3 基于自适应正则MAP的图像序列超分辨重建仿真与分析 | 第57-59页 |
| 4.3 基于多重网格的自适应正则MAP图像序列超分辨快速重建算法 | 第59-70页 |
| 4.3.1 基于梯度下降的MAP求解算法 | 第59-60页 |
| 4.3.2 算法计算量分析 | 第60-62页 |
| 4.3.3 基于多重网格的图像序列超分辨快速算法 | 第62-66页 |
| 4.3.4 基于多重网格的自适应正则MAP超分辨快速重建仿真与分析 | 第66-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于自适应维纳滤波的图像序列超分辨算法研究 | 第71-86页 |
| 5.1 基于维纳滤波重建的图像序列分析模型 | 第71-72页 |
| 5.2 无源毫米波成像系统点扩展函数模型 | 第72-74页 |
| 5.3 基于自适应维纳滤波的无源毫米波图像序列超分辨重建算法 | 第74-80页 |
| 5.3.1 基于维纳滤波的图像序列超分辨重建算法 | 第74-76页 |
| 5.3.2 基于无源毫米波图像的自适应维纳滤波器权值分析模型 | 第76-78页 |
| 5.3.3 基于自适应维纳滤波的无源毫米波图像序列超分辨重建仿真 | 第78-80页 |
| 5.4 基于自适应维纳滤波的无源毫米波图像序列连续超分辨重建算法 | 第80-85页 |
| 5.4.1 基于滑窗的图像序列连续超分辨处理模型 | 第80-82页 |
| 5.4.2 无源毫米波图像序列连续超分辨重建仿真与分析 | 第82-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结和展望 | 第86-88页 |
| 6.1 工作总结 | 第86页 |
| 6.2 学习展望 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第94-95页 |
